本文提出了一种基于深度神经网络编码的新方法。通过利用多尺度的运动补偿网络进行大范围运动的估计和补偿，同时采用自适应空时上下文模型进行高效熵编码，采用非局部注意力模块进行特征聚合和激活，通过对多模块的优化和多帧训练策略进行时间误差的最小化，最后将其与其他方法进行比较，证明了在流行的测试序列中，在 PSNR 和 MS-SSIM 失真度量方面均取得了一致的优异性能。

Jul, 2020

本文介绍了一种新型的单流神经视频压缩（SSNVC）框架，通过删除复杂的运动矢量编码解码结构和使用一阶段训练策略，实现了去除特定模块、简化训练流程并提高重构帧质量的目标。实验证明，SSNVC 在多个基准测试中表现出具有最新技术性能，大大简化了压缩过程和训练过程。

Jun, 2024

通过特征调制，我们提出了一种强大的条件编码神经视频编解码器（NVC），解决了两个关键问题：如何在单一模型中支持宽范围的质量，并使 NVC 在长预测链下仍然有效。此外，我们设计了一个支持 RGB 和 YUV 颜色空间的单一模型。

Feb, 2024

通过使用两个主要操作：视频帧插值和压缩，IBVC（插值驱动的 B 帧视频压缩）引入了一种无比特率的双向运动估计与补偿方法，避免了光流量化和额外的压缩失真，通过自适应选择具有插值多尺度依赖的有意义的上下文，减少重复比特率的使用，并通过提出条件的时空解码器消除位置错误和伪影，相较于相关最先进方法，IBVC 在 B 帧编码方面取得了显著的改进，同时与 H.266（VTM）的随机访问（RA）配置相比，我们的方法能节省比特率。

Sep, 2023

本文提出了一种分层学习视频压缩（HLVC）方法，其具有三个分层质量层和一种重复增强网络。我们通过一种图像压缩方法压缩第一层帧，并使用这些帧作为参考来压缩相对高质量的第二层。然后，使用提出的单运动深度压缩（SMDC）网络压缩具有最低质量的第三层。在我们的 HLVC 方法中，分层质量有助于编解码效率，并且最终结果在 PSNR 和 MS-SSIM 方面优于 x265 的 “低延迟 P（LDP）非常快” 模式。

Mar, 2020

提出增强神经视频编解码器的上下文多样性，分别从时间和空间维度引入了层次质量模式、基于光流的编码框架以及四叉树分区以增加上下文多样性，实验结果表明，相比现有技术，该编解码器的比特率节省达到 23.5％，并在 PSNR 方面超越了传统编解码器 / ECM 的下一代。

Feb, 2023

本文研究了向量量化和标量量化在高清图像压缩方面的优劣，并提出了一种新的方案：通过非线性向量变换和多级量化战略解决了向量量化的复杂性问题，并采用基于熵的向量量化来确定量化边界，从而优化速度和性能。与现有的基于非线性变换编码的方法相比，该方法具有更好的速度和模型尺寸，研究结果表明该方法性能更佳。

May, 2023

通过训练长序列帧、分层编码的速率分配和内容适应推理，在常见测试条件下，我们提出了一种用于随机存取的端到端学习视频编解码器，其在某些视频类别上取得了与 VVC 相当的 YUV-PSNR BD-Rate 结果，并在几乎所有测试集上优于 VVC，在 VMAF BD-Rate 方面超过了开源的低延迟和随机访问端到端解决方案的平均水平。

Jun, 2024

本研究提出了一种基于学习的分层双向视频编解码器，结合分层运动预测和端到端优化，实现了目前为止在 PSNR 和 MS-SSIM 上报告的学习视频压缩方案的最佳 R-D 结果，相对于传统视频编解码器，在 PSNR 和 MS-SSIM 以及 HM16.23 参考软件的 MS-SSIM 上性能均优于 x265 和 SVT-HEVC 编码器的 R-D 性能。

Dec, 2021

本研究提出了一种名为 NN-VVC 的混合编解码器，结合了 E2E-learned 图像编解码器和传统视频编解码器 (CVC)，在图像和视频编码领域为机器实现高性能。实验证明，该系统在多个数据集和机器视觉任务上较 VVC 实现了高达 - 43.20% 和 - 26.8% 的 Bjøntegaard Delta 速率减小。据我们所知，这是第一篇在多个数据集和多个机器视觉任务上展示了优于 VVC 的混合视频编解码器的研究论文。

Jan, 2024